高炉炉况预测和煤气流分布关系建模方法研究
发布时间:2021-08-08 08:20
摘要:高炉炼铁是钢铁生产过程的关键环节,长期顺行的炉况不仅是高炉操作的先决条件,也是高炉长寿的必要保证。同时,高炉操作在很大程度上就是调整煤气流的分布。但是由于实际生产中的高炉具有高温、粉尘、密闭、生产流程复杂等特性,导致其内部状态难以直接检测,从而无法对高炉炉况和煤气流分布进行有效的判断。首先,本文针对高炉炉况难以有效预测的问题,提出了一种综合模糊专家推理、后验概率最小二乘支持向量机和D-S证据理论的炉况预测方法。该方法在分析高炉冶炼机理和专家经验的基础上,一方面通过模糊专家推理,提取基于专家规则的主观证据;另一方面,通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型,提取基于数据内在客观规律的客观证据。进而基于D-S证据理论完成主客观证据融合,实现高炉炉况预测。其次,本文针对缺乏有效的高炉生产指标与煤气流分布关系建模方法的问题,建立基于最小二乘支持向量回归机的高炉CO利用率与煤气流分布关系模型。通过机理和灰色关联性分析,确定煤气流分布关系建模的关联因素;同时结合各关联因素的特点,分别基于图像处理、布料模型和统计分析提取各关联因素的特征参数,作为关系模型的输入。在此基础上,基于最小二乘支持向量回...
【文章来源】:中南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:73 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
007-2013年全球钢铁产量
下部风口鼓入,结合高炉透制度实现铁矿石的冶炼,从而获得液态生铁,以及高炉煤气与炉密等副产品。高炉生产工艺流程如图2-1所示。 i :赢 ;Mk 布料块矿 M雄一圓一?論-nrn- mm —费煤 焦炉 焦炭 WW 膠现配料 ? 邐觀…^ ,…出铁焦粉 送风石灰石—lilk 髙炉过程铁矿石图2-1高炉生产工艺流程示意图12
密度较大的铁水位于炉赶的底部,密度较小的溶渔位于炉紅的上部。块状带及软馆带等区域的分布位置如图2-2所示。下料隨 ^ 炉料上升管 红外摄像仪旋转溜槽…乂」 免.探尺一一十字测温4 软溶带图2-2高炉内部结构示意图高炉煤气是风口焦炭与喷吹燃料于风口回旋区燃烧而生成的,并基于炉顶与炉紅差形成的推力向上流动,风口区的部分煤气通过滴落带与软溶带之间13
【参考文献】:
期刊论文
[1]高炉炉况预测模型的研究现状及展望[J]. 张学飞,胡宾生,贵永亮. 河北联合大学学报(自然科学版). 2012(04)
[2]基于FCM的多支持向量机模型在高炉炉温预测中的应用[J]. 王义康,刘祥官. 冶金自动化. 2012(03)
[3]用于高炉铁水质量预报的改进支持向量回归[J]. 刘毅,李平,高增梁. 浙江大学学报(工学版). 2012(05)
[4]高炉异常炉况预报专家系统研究[J]. 毕学工,杨绪平,李宏玉,李鹏. 河南冶金. 2011(04)
[5]基于支持向量机的高炉向凉、向热炉况预测[J]. 崔桂梅,鄢常亮,关英辉. 钢铁研究学报. 2011(07)
[6]评估诊断证据可靠性的信息融合故障诊断方法[J]. 徐晓滨,王玉成,文成林. 控制理论与应用. 2011(04)
[7]基于料面温度场的高炉煤气流分布识别方法[J]. 吴敏,王昌军,安剑奇,何勇. 信息与控制. 2011(01)
[8]预测高炉回旋区深度和变化规律的数学模型[J]. 郭靖,程树森,杜鹏宇. 北京科技大学学报. 2010(11)
[9]中国高炉工序能耗现状及节能技术的回顾与展望[J]. 周继程,张春霞,郦秀萍,樊波. 钢铁研究学报. 2010(09)
[10]基于料面温度场特征的高炉炉况诊断方法[J]. 安剑奇,吴敏,何勇,曹卫华. 浙江大学学报(工学版). 2010(07)
硕士论文
[1]高炉炉顶煤气温度分布模式识别神经元网络的研究[D]. 涂春林.武汉科技大学 2004
本文编号:3329592
【文章来源】:中南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:73 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
007-2013年全球钢铁产量
下部风口鼓入,结合高炉透制度实现铁矿石的冶炼,从而获得液态生铁,以及高炉煤气与炉密等副产品。高炉生产工艺流程如图2-1所示。 i :赢 ;Mk 布料块矿 M雄一圓一?論-nrn- mm —费煤 焦炉 焦炭 WW 膠现配料 ? 邐觀…^ ,…出铁焦粉 送风石灰石—lilk 髙炉过程铁矿石图2-1高炉生产工艺流程示意图12
密度较大的铁水位于炉赶的底部,密度较小的溶渔位于炉紅的上部。块状带及软馆带等区域的分布位置如图2-2所示。下料隨 ^ 炉料上升管 红外摄像仪旋转溜槽…乂」 免.探尺一一十字测温4 软溶带图2-2高炉内部结构示意图高炉煤气是风口焦炭与喷吹燃料于风口回旋区燃烧而生成的,并基于炉顶与炉紅差形成的推力向上流动,风口区的部分煤气通过滴落带与软溶带之间13
【参考文献】:
期刊论文
[1]高炉炉况预测模型的研究现状及展望[J]. 张学飞,胡宾生,贵永亮. 河北联合大学学报(自然科学版). 2012(04)
[2]基于FCM的多支持向量机模型在高炉炉温预测中的应用[J]. 王义康,刘祥官. 冶金自动化. 2012(03)
[3]用于高炉铁水质量预报的改进支持向量回归[J]. 刘毅,李平,高增梁. 浙江大学学报(工学版). 2012(05)
[4]高炉异常炉况预报专家系统研究[J]. 毕学工,杨绪平,李宏玉,李鹏. 河南冶金. 2011(04)
[5]基于支持向量机的高炉向凉、向热炉况预测[J]. 崔桂梅,鄢常亮,关英辉. 钢铁研究学报. 2011(07)
[6]评估诊断证据可靠性的信息融合故障诊断方法[J]. 徐晓滨,王玉成,文成林. 控制理论与应用. 2011(04)
[7]基于料面温度场的高炉煤气流分布识别方法[J]. 吴敏,王昌军,安剑奇,何勇. 信息与控制. 2011(01)
[8]预测高炉回旋区深度和变化规律的数学模型[J]. 郭靖,程树森,杜鹏宇. 北京科技大学学报. 2010(11)
[9]中国高炉工序能耗现状及节能技术的回顾与展望[J]. 周继程,张春霞,郦秀萍,樊波. 钢铁研究学报. 2010(09)
[10]基于料面温度场特征的高炉炉况诊断方法[J]. 安剑奇,吴敏,何勇,曹卫华. 浙江大学学报(工学版). 2010(07)
硕士论文
[1]高炉炉顶煤气温度分布模式识别神经元网络的研究[D]. 涂春林.武汉科技大学 2004
本文编号:3329592
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/yjlw/3329592.html